Рыночные аномалии

Рыночные аномалии относятся к искажениям цен и доходности на финансовых рынках, которые, по-видимому, нарушают гипотезу эффективного рынка (EMH). Эти аномалии могут быть постоянными, постоянно возникающими при определенных обстоятельствах, или временными, исчезающими по мере того, как все больше инвесторов узнают о них и соответствующим образом корректируют свои торговые стратегии. Ниже мы обсуждаем различные типы рыночных аномалий, их последствия для торговых стратегий и примеры каждого из них.

Типы рыночных аномалий

Календарные аномалии

Эффект января

Эффект января — это сезонное увеличение цен на акции в течение первого месяца года. Эту аномалию часто объясняют ростом покупок в связи с урегулированием налоговых убытков в конце декабря. Некоторые инвесторы продают свои убыточные позиции в конце года для целей налогообложения и реинвестируют в январе, тем самым подталкивая цены на акции выше.

Эффект дня недели

Эффект дня недели предполагает, что акции имеют тенденцию показывать разную доходность в разные дни недели. Например, исторические данные показывают, что доходность акций обычно выше по пятницам и ниже по понедельникам.

Эффект праздника

Эффект праздника указывает на то, что доходность акций имеет тенденцию быть выше в торговые дни непосредственно перед рыночными праздниками. Это объясняется возросшим оптимизмом и уверенностью инвесторов накануне перерыва.

Аномалии стоимости

Соотношение цены и прибыли (P/E)

Аномалия коэффициента P/E предполагает, что акции с более низкими коэффициентами P/E имеют тенденцию превосходить акции с более высокими коэффициентами P/E. Это может быть связано с тем, что акции с более низким P/E недооценены рынком и имеют возможности для роста, в то время как акции с более высоким P/E могут быть переоценены.

Соотношение балансовой стоимости к рынку

Акции с высоким соотношением балансовой стоимости к рынку (акции стоимости) часто превосходят акции с низким соотношением балансовой стоимости к рынку (акции роста). Это явление используется стоимостными инвесторами, которые стремятся покупать недооцененные акции и продавать переоцененные.

Аномалии импульса

Эффект импульса

Эффект импульса указывает на то, что акции, показавшие хорошие результаты в течение последних трех-двенадцати месяцев, вероятно, продолжат показывать хорошие результаты в краткосрочной перспективе, в то время как акции с плохими показателями, вероятно, продолжат показывать низкие результаты. Трейдеры, работающие на импульсе, используют эту аномалию, покупая прошлые прибыльные акции и открывая короткие позиции прошлых проигравших.

Другие аномалии

Эффект малой капитализации

Эффект малой капитализации утверждает, что более мелкие фирмы имеют тенденцию превосходить более крупные фирмы в долгосрочной перспективе. Причины могут включать более высокий потенциал роста и меньшее освещение в СМИ, что означает меньшее внимание и потенциально большее неправильное ценообразование.

Дрейф после объявления прибыли (PEAD)

Дрейф после объявления прибыли происходит, когда акции продолжают показывать аномальную доходность в течение нескольких недель или даже месяцев после объявления о прибыли. Обычно акции значительно движутся в ответ на неожиданные прибыли, и это движение может продолжаться, поскольку рынок медленно усваивает новую информацию.

Игнорированный эффект фирмы

Эффект забытой фирмы предполагает, что акции менее известных компаний (с меньшим охватом аналитиков) имеют тенденцию превосходить акции с большим охватом. Причина в том, что меньший поток информации приводит к увеличению возможностей неправильной оценки.

Чрезмерная и недостаточная реакция

Чрезмерная реакция Гипотеза предполагает, что акции слишком остро реагируют на новости, в результате чего цены на акции становятся более волатильными, чем это оправдано фундаментальными показателями. И наоборот, гипотеза недостаточной реакции утверждает, что акции могут недостаточно двигаться в ответ на новости, что со временем приводит к постепенной корректировке цен.

Последствия для алгоритмической торговли

Рыночные аномалии предоставляют алгоритмическим трейдерам возможность получать прибыль с помощью стратегий, специально разработанных для использования этой неэффективности. Вот как можно использовать некоторые из этих аномалий:

Календарные стратегии

• Возврат к среднему: Алгоритмы могут использовать эффект января, открывая длинные позиции в конце декабря и продавая в начале января. – День недели: алгоритмы могут выделять больше капитала на позиции, открытые в определенные дни, которые исторически показывают более высокую доходность, например, открытие длинных позиций в четверг и их закрытие перед выходными. - Эффект праздника. Торговые алгоритмы могут покупать акции за несколько дней до рыночных праздников и продавать прямо перед праздниками, получая потенциально более высокую прибыль.

Стратегии, основанные на стоимости

• Низкий P/E: Алгоритмы могут отслеживать акции с низким коэффициентом P/E и отдавать им приоритет для длинных позиций. - Высокая балансовая стоимость. Алгоритмы стоимостного инвестирования позволяют выявлять акции с высоким соотношением балансовой стоимости к рынку и систематически инвестировать в них.

Стратегии, основанные на динамике

• Импульс. Алгоритмы Momentum могут отслеживать прошлую динамику акций в течение трех-двенадцати месяцев и открывать длинные позиции по акциям с лучшими показателями, одновременно открывая позиции по акциям с наихудшими показателями.

Стратегии на основе размера

• Алгоритм малой капитализации: Эти алгоритмы могут специально фокусироваться на акциях с малой капитализацией, используя их историческую тенденцию превосходить акции с более крупной капитализацией.

Стратегии, основанные на прибыли

• Объявление о прибыли: Алгоритмы могут выявлять и открывать позиции по акциям, которые демонстрируют значительное отклонение после объявления о прибыли, либо следуя за трендом, либо торгуя против него, когда дрейф исчерпан.

Реальные примеры и приложения

Renaissance Technologies LLC

Renaissance Technologies, один из самых успешных хедж-фондов, известен своим использованием сложных алгоритмов и моделей для эксплуатации рыночных аномалий. Их фонд Medallion, в частности, добился поразительных результатов, используя различные статистические и количественные модели для выявления неэффективности рынка и торговли на ней. Ссылка: ООО «Ренессанс Технологии»

Two Sigma Investments

Two Sigma использует машинное обучение, распределенные вычисления и большие данные для выявления рыночных аномалий и неэффективности. Их подход включает в себя масштабный анализ данных для выявления тенденций и закономерностей, которые трейдеры-люди могут упустить, что обеспечивает конкурентное преимущество в торговле. Ссылка: Две Сигмы

AQR Capital Management

AQR Capital Management использует количественный анализ для разработки стратегий, использующих рыночные аномалии. Их торговые стратегии включают в себя, среди прочего, стоимость, импульс, керри и защитный капитал, направленные на уловление предсказуемых моделей поведения рынка. Ссылка: AQR Capital Management

Заключение

Понимание и использование рыночных аномалий дает трейдерам возможность получать доход выше среднего. Хотя существование этих аномалий, кажется, противоречит гипотезе эффективного рынка, они продолжают оставаться источником прибыли для тех, кто может их идентифицировать и эффективно торговать. Алгоритмическая торговля стала особенно искусной в выявлении этих аномалий благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных и совершать сделки на высоких скоростях. По мере того, как все больше трейдеров узнают об этих аномалиях и разрабатывают сложные торговые стратегии, аномалии могут стать менее выраженными, что потребует постоянных инноваций и адаптации торговых подходов.